A. 셔플 작업은 명시적으로 설정되지 않은 경우 200개의 파티션을 반환합니다.

B. 파티션 수를 줄이면 파티션보다 사용 가능한 실행기가 더 많은 경우 좁은 변환의 전체 실행 시간이 줄어듭니다.

C. coalesce()가 실행될 때 실행기 간에 데이터가 교환되지 않습니다.

D. 짧은 파티션 처리 시간은 낮은 스큐를 나타냅니다.

E. 파티션 수를 늘리려면 병합() 메서드를 사용해야 합니다.

A. transactionDf.select(corr(["predError", "value"]).alias("corr")).first()

B. transactionDf.select(corr(col("predError"), col("value")).alias("corr")).first()

C. transactionDf.select(corr(predError, value).alias("corr"))

D. transactionDf.select(corr(col("predError"), col("value")).alias("corr")) (정확)

E. transactionDf.select(corr("predError", "value"))

A. itemsDf.split("공급자", " ").count()

B. itemsDf.split("공급자", " ").size()

C. itemsDf.select(word_count("공급자"))

D. spark.select(size(split(col(supplier), " ")))

E. itemsDf.select(size(split("공급자", " ")))

A. 독립 실행형 모드는 단일 JVM을 사용하여 Spark 드라이버 및 실행기 프로세스를 실행합니다.

B. 독립 실행형 모드는 클러스터에 드라이버가 포함되어 있지 않음을 의미합니다.

C. Standalone 모드는 Spark가 YARN 및 Mesos 클러스터에서 실행되는 방식입니다.

D. 독립 실행형 모드는 응용 프로그램당 작업자당 단일 실행자만 사용합니다.

E. 독립형 모드는 Spark뿐만 아니라 여러 프레임워크를 실행하는 클러스터에 실행 가능한 솔루션입니다.

A. 2, ​​5

B. 3

C. 2, ​​3

D. 1, 2

E. 1, 3, 4